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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进SwinTransformer的蒙古文手写体识别方法，首先使用扩散模型生成具有人类手写风格的蒙古文手写体图像，并将生成的蒙古文手写体图像预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；进一步构建改进的手写体蒙古文图像识别的特征提取网络，所述特征提取网络由SwinTransformer和ConvNeXt并行连接构成，弥补单一网络在特征提取过程中缺少的全局特征和归纳偏置。利用改进的网络对蒙古文手写体图像进行特征提取，获得特征并编码为两张特征向量图；最后在特征提取网络后增加归一化层、全局平均池化层，通过Softmax激活函数的全连接层输出图像识别的预测结果。本发明弥补了单一网络识别性能低等问题，提高了手写体蒙古文图像识别准确率。
主权项：1.一种基于改进SwinTransformer的蒙古文手写体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用扩散模型生成具有人类手写风格的蒙古文手写体图像；步骤2：对生成的蒙古文手写体图像进行预处理；步骤3：将预处理得到的数据集划分为训练集和测试集；步骤4：构建改进的手写体蒙古文图像识别的特征提取网络，所述特征提取网络由SwinTransformer和ConvNeXt并行连接构成，弥补单一网络在特征提取过程中缺少的全局特征和归纳偏置，利用改进的网络对蒙古文手写体图像进行特征提取，获得改进网络提取到的特征，并编码为两张特征向量图，两张特征向量图相加得到最终特征向量；步骤5：在特征提取网络后增加归一化层、全局平均池化层，最后通过Softmax激活函数的全连接层得到图像识别的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于改进Swin Transformer的蒙古文手写体识别方法
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